基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理及其應(yīng)用研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)一般都是被強(qiáng)噪聲淹沒(méi)的低頻微弱非平穩(wěn)信號(hào),它們對(duì)研究人體生理狀態(tài)和臨床診斷具有重要價(jià)值,且其處理方法都是以數(shù)字信號(hào)處理方法為基礎(chǔ)的。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理如干擾噪聲的濾除、特征信息的提取能力等決定著這些信號(hào)是否真正為人們所用。到目前為止,已有多種以傅里葉變換為基礎(chǔ)的時(shí)頻分析被應(yīng)用于提取微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)中對(duì)科學(xué)研究和臨床診斷有價(jià)值的特征信息。
　　以傅里葉變換為基礎(chǔ)的小波變換,沿用了短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻局域化思想,同時(shí)又改善了

2、時(shí)間窗不隨頻率變化的局限性,成為繼傅里葉變換以來(lái)在工程領(lǐng)域上新的里程碑,被譽(yù)為信號(hào)分析的“數(shù)學(xué)顯微鏡”。盡管離散小波變換因?yàn)槠鋾r(shí)頻分析和多分辨率分析能力而被廣泛使用,但它仍有幾方面不足,如信號(hào)變換有平移敏感性、頻率混疊現(xiàn)象、方向選擇性少等。在信號(hào)處理過(guò)程中,這些缺點(diǎn)導(dǎo)致信號(hào)細(xì)節(jié)信息丟失或結(jié)果不精確等后果。
　　針對(duì)傳統(tǒng)離散小波變換的不足,論文提出了一種基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方法。雙樹(shù)復(fù)小波變換特有的平移不變性、抗